一人公司用 16 个 AI agent 跑 B2B 生意，真正管用的是代码护栏
mastafied · reddit · 2026-07-22
一个独立开发者白天有全职工作，晚上用大约 16 个 AI agent 来运行业务：通过 Paperclip 编排，Claude 和 Codex 负责线索研究、信息补全、冷邮件、CRM 维护、SEO 内容、博客发布、LinkedIn 评论、Reddit 线索搜集、电话准备和通话转写。
真实结果
- 发出了 214 封冷邮件，回复率 3.3%。不算高，但足以找到并完成首个试点客户的完整筛选。
- 其中有一个人点开后没回复，作者直接改打电话，结果成为整轮触达里最有价值的一次对话。
具体踩坑
- 文案 agent 会幻觉式承诺功能，暗示产品其实并不具备的能力。
- 只靠 prompt 规则只能缓解，不能根治；于是作者增加了一个 QA agent，在发送前把每条文案和一份硬性可说清单做比对，不通过就拦下。
- 真正不能碰的规则被移出了 prompt，放进代码里强制执行：例如 do-not-contact 名单直接在 API 层拒绝发送。
最有意思的一幕
- 这些 agent 甚至会自己诊断模板为什么总产出被拒稿件，并提出如何修改指令；作者只需要 review diff。
作者最后追问：大家是怎么给面向客户的 agent 输出加“幻觉护栏”的？比起“第二个 LLM 审第一个 LLM”，是否有更稳的做法，比如基于产品事实库做结构化主张抽取？
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